GPU算力对比

㈠ hd7970和丽台k2000那个GPU计算能力高一些

你要做什么计算处理啊？K2000是Nvidia
Quadro系列绘图卡，不是专业计算卡，Tesla系列才是。
而Nvidia全系列显卡都支持CUDA，都可以做通用计算。HD
7970的GCN架构在双精浮点运算方面现在确实是比Kepler好，但AMD的Stream通用计算开发远不如CUDA成熟。
性能方面，AMD系列的GPU好一些，我指的是双精；但程序开发方面，Nvidia的GPU更有优势。
挖矿就选AMD显卡吧，并发密集度高一些。

㈡ GPU和CPU到底谁运算能力强

两者的侧重点不同，GPU针对的是图像，CPU针对的是数据，两者不好做比较，如果非要比的话，GPU要强于CPU

㈢ 为什么GPU的浮点运算能力比CPU强的多

首先，「速度区别主要是来自于架构上的区别」是一个表面化的解释。对，架构是不同。但是这种不同是目前各个厂家选择的现状，还是由于本质的原因决定的？CPU 能不能增加核？GPU 那张图为什么不需要 cache？

首先，CPU 能不能像 GPU 那样去掉 cache？不行。GPU 能去掉 cache 关键在于两个因素：数据的特殊性（高度对齐，pipeline 处理，不符合局部化假设，很少回写数据）、高速度的总线。对于后一个问题，CPU 受制于落后的数据总线标准，理论上这是可以改观的。对于前一个问题，从理论上就很难解决。因为 CPU 要提供通用性，就不能限制处理数据的种类。这也是 GPGPU 永远无法取代 CPU 的原因。

其次，CPU 能不能增加很多核？不行。首先 cache 占掉了面积。其次，CPU 为了维护 cache 的一致性，要增加每个核的复杂度。还有，为了更好的利用 cache 和处理非对齐以及需要大量回写的数据，CPU 需要复杂的优化（分支预测、out-of-order 执行、以及部分模拟 GPU 的 vectorization 指令和长流水线）。所以一个 CPU 核的复杂度要比 GPU 高的多，进而成本就更高（并不是说蚀刻的成本高，而是复杂度降低了成片率，所以最终成本会高）。所以 CPU 不能像 GPU 那样增加核。

至于控制能力，GPU 的现状是差于 CPU，但是并不是本质问题。而像递归这样的控制，并不适合高度对齐和 pipeline 处理的数据，本质上还是数据问题。

㈣ GPU云计算平台哪家的算力比较强

上海世纪互联新上线的GPU云平台算力就很强，他们用的是NVDIA的DGX A100，是现目前市场上竞争力十分强的人工智能服务器，单台的算力就有5Peta Flops，多台组成集群的话，算力更加吓人，比起市面上很多的云平台都要强很多。

㈤ 显卡锁算力和不锁算力的区别是什么

没有影响，显卡锁算力，是当显卡开始运行挖矿软件，进行哈希算法的时候（以太坊算法）显卡就会自动降低显存频率来锁住算力。

对于游戏玩家来说，平时不运行挖矿软件是不会对于显卡性能有影响的。

硬件驱动双锁算力是基于监测虚拟货币的算力砍半，并非日常使用也无脑砍半，所以玩家日常使用的话完全不用担心性能损失。全新的 LHR 核心仅仅是针对虚拟货币进行了哈希率限制，日常使用以及打游戏则完全不受影响。

显卡性能：

一、先看显存。

在挑选电脑时听导购员说的最多的就是大显存好，其实这个观点又对又不对，咱们先来说说它为什么是对的。

显存就好像cpu的运行内存一样是非常重要的，显示画面中的各种图形都会在这里短暂的储存并交由显卡芯片进行处理，所以通常来说确实是越大越好，大的显存可以存储更多的数据供显卡芯片处理，你所看到的画面也会更加的流畅。

二、看传输方式。

这里就会涉及到光看显存为什么是不对的了，现在通用的显卡信息传输方式有ddr3和ddr5。如果将显存比作装满水的水池，将显卡芯片比作空水池的话，那么传输方式就是在二者之间联通的水管 。

若果想要将空水池灌满光是有足量的水自然是不够的，还要有流量足够大的水管，也就是说光是显存大是不管用的，你的水管还要更粗才行，ddr5相比ddr3拥有更宽的带宽，所以在挑选显卡时尽量要选择ddr5的显卡。

当然基础的显存还是需要的，对于现在的显卡芯片来说，2gb的显存就已经能够满足其高性能运转的需求了，所以在大的显存一般都是噱头而已没有必要为了选择一个4gb显存ddr3的显卡而舍弃掉2gb显存ddr5的显卡。

㈥ 有ti的GPU计算能力是否比无ti的高

是的，英伟达在产品设计取型号的时候都是TI比无TI的性能要好，也可以通俗地说GPU处理能力强。有时候细节分析上有时候不带TI的会好一些，例如下图中的不太TI的加速频率和基础速率要好，但是整体性能来说带TI的会好得多。

goshes-i信息化英伟达GTX显卡TI性能比

㈦ 有没有人测过2400G的GPU算力是多少

2400g的vega没有显存，但凡此类集成显卡，很多挖矿工具直接不能运行的，而且，就算能也没有用，人家用rx560一台机器可以接至少6块，而2400g根本不能多个一起用，一个2400g必须对应一块主板，这个成本比显卡挖高了非常多。

㈧ gpu计算能力1.0是什么意思

计算能力是Nvidia公司在发布CUDA（统一计算架构，Compute Unified Device Architecture，一种对GPU进行编程的语言，类似于C语言对CPU进行编程）时提出的一个概念。因为显卡本身是一个浮点计算芯片，可以作为计算卡使用，所以显卡就具有计算能力。不同的显卡具有不同的计算能力，为了以示区分，Nvidia就在不同时期的产品上提出了相应版本的计算能力x.x。计算能力1.0出现在早期的图形卡上，例如，最初的8800 Ultras和许多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，与这些显卡相应发布的是CUDA1.0。今天计算能力1.0已经被市场淘汰了。此后还有计算能力1.1，这个出现在许多9000系列图形卡上。计算能力1.2与GT200系列显卡一起出现，而计算能力1.3是从GT200升级到GT200 a/b修订版时提出的。再往后还有计算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新发布的版本是计算能力6.1，由最新的帕斯卡架构显卡所支持，同时CUDA版本也更新到CUDA8.0。

对于普通用户无需关心显卡的计算能力，只有GPU编程人员在编写CUDA程序，对GPU的计算进行开发时才关心这个问题。只要知道自己电脑所带的显卡型号就能查询到相应的计算能力，这里贴上官方网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

㈨ 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪个算力更强

也就是比性能/功耗呗。比这个，gpu远胜cpu。当初正是因为cpu要把大量功耗和晶体管花在控制电路和cache上，gpu才会被做成独立芯片，并进一步有gpgpu。